工业物联网维护的AI与区块链 | AJEndless AI
了解AJEndless AI如何结合物联网数据、AI预测和区块链记录，实现透明自动的工业设备维护。
坚不可摧的链条：用AJEndless AI为工业物联网实施预测性维护
在工业环境中，计划外的设备停机每年造成数十亿美元的损失。传统维护要么是反应性的（故障后修复），要么是预防性的（按计划进行，通常不必要的），这两种方式都效率低下。预测性维护，即使用数据在故障发生前进行预测，是理想的解决方案。然而，其实施在数据完整性、对AI建议的信任以及自动化执行方面面临障碍。AJEndless AI 通过 整合工业物联网（IIoT）、AI预测和基于区块链的自动化，提供了一个端到端的解决方案。
该系统创建了一个闭环、信任最小化的维护工作流程：
- 防篡改数据收集： 来自机械的传感器数据在生成时就被加上时间戳并哈希存储在区块链上，创建了一个无法篡改的设备健康记录。
- AI故障预测： AJEndless AI 的模型分析这些可信的IIoT数据流（振动、温度、声学），以高精度预测特定部件的故障，为干预提供充足的准备时间。
- 智能合约执行： 当AI的预测置信度超过预设阈值时，它可以触发一个智能合约。该合约可以自动从供应商处订购备件，安排维护人员，甚至在验证工作完成后向供应商释放付款，所有这些都无需人工干预。
- 透明审计追踪： 从数据读取到采购订单再到最终维修的每一步都记录在链上，为监管机构、保险公司和利益相关者提供透明且可审计的历史记录。
这对制造业、能源和物流业的好处是巨大的：
- 最大化正常运行时间： 通过在问题导致故障之前解决它们，大幅减少计划外停机。
- 优化维护成本： 从成本高昂的定期维护转向高效的、按需干预，减少备件库存和劳动力成本。
- 增强运营信任： 保险公司可以提供更低的保费，利益相关者可以远程验证设施的运营完整性。
因此，AJEndless AI 正在设计工业可靠性的新标准，在这个标准下，机器在透明、自动化和数据驱动的运营框架内进行自我维护。